数据科学与人工智能

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掌握机器学习中数据准备的六个步骤

当今组织继续寻找快速,准确地准备数据的方法,以解决他们的数据挑战并实现机器学习(ML)。 但在将数据引入机器学习模型或任何其他分析项目之前,确保其数据清晰,一致...

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如何从头开始构建数据科学项目

有许多关于数据科学和机器学习的在线课程将指导您完成理论,并为您提供一些代码示例和对非常干净数据的分析。

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【ML】支持向量机是什么?我为什么要使用它?

支持向量机是一种有监督的机器学习算法,可以用于分类或回归问题。它使用一种称为核技巧的技术来转换数据,然后根据这些转换在可能的输出之间找到一个最佳边界。简单地说,...

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【ML】逻辑回归——详细概述

逻辑回归在20世纪早期被用于生物科学。它后来被用于许多社会科学应用。因变量(目标)为分类变量时采用Logistic回归。

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【ML】机器学习的不同类型

什么是输入和标签(目标)?例如,两个数字相加a=5,b=6结果=11,输入为5,6,目标为11。

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【ML】机器学习介绍

在我们理解机器学习之前,让我们先来谈谈为什么需要机器学习,以及我们为什么要关心它?

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【DS】利用Keras长短期记忆(LSTM)模型预测股票价格

在本教程中,我们将构建一个Python深度学习模型,用于预测股票价格的未来行为。我们假设读者熟悉Python中的深度学习概念,特别是LSTM。

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【DS】Doc2Vec和Logistic回归的多类文本分类

Doc2vec是一个NLP工具,用于将文档表示为向量,是word2vec方法的推广。 为了理解doc2vec,最好理解word2vec方法。但是,完整的数学细节...

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【DS】Keras深度学习介绍

现在让我们继续解决一个真正的业务问题。一家保险公司向你提供了他们客户先前索赔的数据。保险公司希望你开发一个模型来帮助他们预测哪些索赔看起来是欺诈的。通过这样做,...

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【ML】ML Q&A:机器学习在金融中如何应用?

原文链接:https://www.quora.com/How-is-machine-learning-used-in-finance

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【算法】从头开始编写任何机器学习算法的6个步骤:感知器案例研究

有些算法比其他算法更复杂,所以从一些简单的算法开始,从一些非常简单的算法开始,比如单层感知器。

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【智能】如何成为数据科学家:权威指南

你好!我是Jose Portilla,Udemy的讲师,有超过25万名学生注册了各种各样的课程,包括Python的数据科学和机器学习、R编程的数据科学、Pyth...

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【学库】用Python做深度学习

若是你对深度学习只有比较浅的认识,想知道深度学习是什么?深度学习的来龙去脉?为什么会出现深度学习这个说法和技术?作者在第一章做了回答。

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【机器学习】决策树

一棵树在现实生活中有许多类比,并且结果表明它广泛地影响机器学习,包括分类和回归。 在决策分析中,决策树可用于在视觉上和明确地表示决策和作出决策。 顾名思义,它是...

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【Python Tip】Anaconda套件下如何把scikit-learn包更新到0.20版本?

因为使用sklearn.compose下的函数make_column_transformer,发现它是在scikit-learn包的0.20版本里面,如何在An...

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【算法】 Keras 四步工作流程

Francois Chollet在他的“深度学习Python”一书中概述了与Keras开发神经网络的概述。 通过本书前面的一个简单的MNIST示例,Cholle...

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【智能】数据科学管道初学者指南

曾几何时,有一个名叫Data的男孩。 在他的一生中,他总是试图了解他的目的是什么。 我有什么价值观? 我可以对这个世界产生什么影响? 数据来自哪里? 看到你和数...

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【应用】信用评分卡:模型验证

我认为欣赏和享受琐事的最佳方式是旅行。当我说琐碎的时候,它包括门把手,海报,信箱,涂鸦以及我们从未在我们自己的城市中转过头来做的一切。上周我与妻子一起在佛罗伦萨...

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【资料】7篇重要的数据科学论文

这是回到学校的时间,这里有一些论文让你在这个学年忙碌。 所有论文都是免费的。 这份清单远非详尽无遗,但这些是数据科学和大数据方面的一些重要论文。

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【专题】信用评分卡

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